学习keras||2 tensorflow1.13.1才支持cuda10

最新推荐文章于 2022-08-26 17:48:50 发布

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分类专栏： python 文章标签：ｋｅｒａｓ

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博主在使用Keras过程中遇到程序运行缓慢及内存溢出问题。检查后发现未使用GPU版本的TensorFlow。尝试安装GPU版本时遇到libcublas.so版本不匹配错误。本文记录了解决过程。

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之前安装好了keras，由于楼主在外面实习工作，更换业务，而后自己又因为实习的时候，写了两周论文，有耽搁这个了，楼主之前写的keras1，今天将程序数据集准备好之后，发现特别慢，还显示内存爆了，于是，楼主查看一下什么情况，毕竟工作站中的gpu的使用率很低，1080Ti的采用几百兆，于是我看好像没有使用tensorflowGPU，楼主之前接触tensorflow很少，于是在这里想着怎么.cuda()像pytorch调用模型一样，看着tensorflow好像是自动调用的GPU，楼主暂时不确定这个答案，但是肯定的楼主是不是装错了版本的tensorflow，测试一下啊，发现自己的版本是tensorflow-cpu版，下面是查看方法，

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

结果中现在有GPU现在是ＧＰＵ了，

于是楼主卸载，但是楼主是cuda10，装几个版本的tensorflow都报这个错误ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
有时候是so.8.0。楼主查了一下，有这个https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu_support_2